【摘 要】
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混合动力汽车（HEV）电池管理系统工作于恶劣工况环境中,采用常规卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态（SOC）时,量测噪声统计特性随实际工况条件剧烈变化,会导致估测不准,甚至滤波发散。
【机 构】
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燕山大学电院工业计算机控制工程河北省重点实验室
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混合动力汽车（HEV）电池管理系统工作于恶劣工况环境中,采用常规卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态（SOC）时,量测噪声统计特性随实际工况条件剧烈变化,会导致估测不准,甚至滤波发散。采用基于模糊自适应卡尔曼滤波的氢镍动力电池SOC估算算法,通过监视理论残差与实际残差的比值,对量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高估算精度。仿真结果表明,这种算法对随机的量测噪声具有较强的抑制能力。
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